M 175 l 2022. 12. l
김태후 · 서동주 · 정대희 · 김준호 · 김재휘 · 서홍석
확률적 농업정책분석 모형
개발 및 운용 2022
M 175 | 2022. 12. |
확률적 농업정책분석 모형 개발 및 운용 2022
김태후·서동주·정대희·김준호·김재휘·서홍석
연구 담당
김태후︱부연구위원︱연구 총괄 , 4장, 5장 집필
서동주︱전문위원︱KREI-KASMO 확정적 모형 개선, 4장, 5장 집필 정대희︱전문연구원︱KREI-KASMO 확률적 모형 구축, 4장 집필
김준호︱연구원︱KREI-KASMO 확률적 모형 구축, 1장, 4장, 5장, 부록 집필 김재휘︱연구원︱KREI-KASMO 확정적 모형 개선, 2장, 3장 집필
서홍석︱충북대학교 교수︱KREI-KASMO 확률적 모형 구축, 1장 집필
기타연구보고 M175
확률적 농업정책분석 모형 개발 및 운용 2022
등 록︱제6-0007호(1979. 5. 25.) 발 행︱2022. 12.
발 행 인︱김홍상
발 행 처︱한국농촌경제연구원
우) 58321 전라남도 나주시 빛가람로 601 대표전화 1833-5500
인 쇄 처︱크리커뮤니케이션
I S B N︱979-11-6149-620-7 93520
※ 이 책에 실린 내용은 한국농촌경제연구원의 공식 견해와 반드시 일치하는 것은 아닙니다.
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한국농촌경제연구원은 농업부문 모형 전문기관인 미국 식품농업정책연구소 (FAPRI)와 2007~2008년 공동연구 프로젝트를 수행하여, 한국 농업부문 시뮬레 이션 모형인 KREI-KASMO를 개발하였다. 이후 모형의 현실 설명력과 전망능력 을 향상시키기 위하여 매년 자료를 갱신하는 한편, 품목 모형의 추가 구축 등 양적 확대와 농업 환경변화에 효과적으로 대응 가능한 모듈 개발 등 질적 개선을 함께 도모하여 오늘에 이르고 있다. 이 보고서는 농업부문 전망모형(KREI-KASMO) 운용·개발 연구의 2022년 판이다.
KREI-KASMO 운용의 주요 목적은 다양한 국내외 경제 여건을 고려하여 농 업부문 생산액, 부가가치, 생산량, 교역수지, 농가인구 등의 농업 총량 지표와 농 가소득, 농업 교역조건 등의 농가 경제지표, 그리고 농축산물의 품목별 수급 및 가격의 중장기 전망치를 도출하여 한국 농업의 미래 모습을 탐색하는 데 있다. 또 한 시장개방, 거시경제지표 변동 등의 외부 충격과 새로운 국내 정책 도입의 효과 를 분석하는 데 중요한 도구로 활용되고 있다. 또한 확률적 모형의 경우 주요 품목 인 한육우와 낙농 등을 통계프로그램인 SAS에 구축하였으며, 여러 확률변수를 도출하여 확률적 모형을 이용한 전망의 가능성을 확인하였다. 다양한 불확실성 이 존재하는 현대 사회의 농업을 연구하는 데 확률적 모형이 큰 도움이 되기를 바 란다.
마지막으로 자료 협조를 해주신 농림축산식품부, 한국은행, 통계청, 농협 등의 관계자들께 감사드리며, 지속적인 관심과 조언을 부탁드린다.
2022. 12.
한국농촌경제연구원장 김 홍 상
머리말
K o r e a R u r a l E c o n o m i c I n s t i t u t e□ 연구의 필요성 및 목적
○ 한국농촌경제연구원에서는 우리나라 농업부문 거시지표 중장기 전망과 정 책분석 능력을 향상시키기 위해 KREI-ASMO를 전신으로 한 KREI-KASMO 를 개발하였으며, 모형의 현실 반영 및 전망능력을 향상시키기 위해 매년 업데이트 및 보완 작업을 수행하고 있다.
○ 데이터베이스 갱신, 품목별 수급 모형의 구조 검토 및 보완, 행태방정식 형 태와 추정계수 검토 및 재추정, 농업환경 변화에 대응한 신규 모듈 개발 등 을 지속적으로 수행하여 KREI-KASMO 모형의 현실 반영력과 예측력 향 상 및 활용도 증대를 도모해야 한다. 또한 미래 불확실성이 높은 변수의 확 률을 반영할 수 있는 확률적 모형을 구축하여 기준(베이스라인) 전망치를 확률분포로 도출하고, 이를 기반으로 한 정책 시뮬레이션 수행으로 분석 결 과의 강건성과 정책적 활용 가치를 증대해야 한다.
○ 이 연구의 목적은 국내외 여건 변화를 반영하기 위하여 KREI-KASMO 2021을 개선하여 KREI-KASMO 2022를 개발하고, 현실적이고 합리적인 농업부문의 중장기 전망은 물론 정책 시뮬레이션 등의 분석이 가능한 모형 을 개발하기 위한 목적으로 확률적 모형의 확대 연구를 수행하였다.
요 약
K o r e a R u r a l E c o n o m i c I n s t i t u t e□ 연구 내용 및 연구 방법
○ 본 보고서는 총 5장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 연구의 필요성과 연구 목적 및 내용을 간략히 소개하고, 선행연구를 정리하였다. 제2장은 KREI- KASMO의 기본 가정, 대상 품목, 모형 구조를 소개하고 KREI-KASMO 2022의 주요 개선 사항과 활용 실적을 정리하였다. 제3장에서는 KREI- KASMO의 이해를 돕기 위해 모형 구축의 이론적 원리와 운용방식을 요약 하였다. 제4장에서는 2022년도에 수행한 연구 실적을 중심으로 그 결과를 간략하게 정리하였다. 마지막 제5장에서는 연구 결과의 요약 및 시사점과 함께 향후 추진계획을 제시하였다.
○ 국내 수급 및 가격자료와 교역자료, 거시경제지표 자료를 취합하여 갱신하 였다. 모형 개발자, 품목 전문가, 유통업계 관련자 등으로 구성된 자문단을 구성하고 필요시 자문회의를 수시 개최하여 KREI-KASMO 모형의 개선 방향을 설정하였다. 또한 현행 제도에 따른 낙농부문 가격 산출방식을 적용 하여 우유 및 유제품 전망 방식을 고도화하였다. 이때 여러 차례 낙농진흥 회 관계자와 자문회의를 통해 현행 제도를 이해하고 모형 구현 형태에 대해 자문을 받았으며, 회의 결과를 모형에 반영하였다. 한국농촌경제연구원 농 업관측본부의 품목담당자와 협의하여 2023년부터 10년간 품목별 중장기 기준 전망(베이스라인)을 설정하였고, KREI-KASMO 모형의 안전성 및 신 뢰도 검증을 위해 다양한 시나리오를 설정하고 시뮬레이션을 수행하였다.
마지막으로 KREI-KASMO 확정적 모형을 이용해 시뮬레이션을 진행하며 확률적 모형을 이용한 전망의 가능성을 확인하였으며, 확률적 모형의 활용 가능성을 판단하였다.
□ KREI-KASMO 2022 운용·개발 연구와 시사점
○ 자료 갱신, 품목별 HSK 코드 세번의 포괄 범위 검토 및 갱신, 낙농 수급 모 형 재구축, 쇠고기, 차 수입량 전망 방식 수정, 농업총량지표 및 농가경제지 표 산출식 구조 변경을 수행하였다. 최근까지 공표된 수급 및 가격자료, 교 역자료, 거시경제지표를 수집하고, 이를 기반으로 KREI-KASMO의 DB를 갱신하였다. 또한 aT 기준에 맞춰 HSK 코드 세번을 품목별로 구분하였으 며, 일부 신선 상품만을 대체재로 취급하는 품목은 독자적인 기준으로 분류 하였다. 낙농진흥회 관계자의 자문 의견을 반영하여 낙농 수급 모형을 현행 화하고 음용유과 관련된 HSK 세번을 수입 품목에 추가하였다. 기타산 쇠 고기 수입량 전망 구조를 수정하여 일부 수입량이 과추정되는 문제를 해결 하였다. 기타 수입 품목으로 빠져 있는 홍차 세번을 차 모형에 포함하였고, 항등식 구조로 이루어진 농업총량지표 및 농가경제지표 산출식 구조를 변 경하였다.
○ KREI-KASMO의 현실 설명력과 전망능력을 고도화하기 위해서는 모형 구조의 검토와 개선 작업이 지속적으로 수행되어야 한다. 모형의 적합성 및 정책효과 분석능력을 제고시키기 위해 정책 시뮬레이션을 통해 모형에 도 입된 정책변수, 외생적 경제변수 그리고 국제협상과 관련된 현실적인 시나 리오를 설정하여 경제적 충격에 따른 모형의 반응 정도를 분석할 필요가 있 다. 농가경제 관련 지표의 전망치 고도화를 위해 통계청, 한국은행, 농림축 산식품부와 지속적인 협력 체계를 구축해야 한다.
□ 확률적 모형 개발 연구
○ 전년도 연구에서 구축한 확률적 모형을 수정·보완하고, 미구축되어 있던 품목의 수급 모형의 행태방정식을 SAS 프로그램에 구현하였고, 거시 확률 변수의 효율적인 연계를 위해 거시 관련 변수 및 총량 지표 전망치 도출에 사용되는 행태방정식 및 항등식을 구축함으로써 확률적 모형을 이용한 전 망에 기틀을 마련하였다.
○ KREI-KASMO 확률적 모형을 이용한 시뮬레이션을 진행하기 위해 품목 을 조정하였으며, 거시와 단수 확률변수를 설정하여 시뮬레이션을 진행하 였다. 두 확률변수 모두 정규 코퓰러를 이용하였으며, 거시의 경우 2023년 한 개 연도에 확률변수를 적용하였고, 단수의 경우 2023~2032년 총 10개 연도에 확률변수를 적용하였다. 결과를 통해 확률밴드를 도출하였으며, 확 률적 모형의 활용 가능성을 확인하였다.
○ 올해 연구를 통해 확률적 모형을 실제적으로 운용하기 위한 기초적인 토대 를 구축하였다. 그러나 확률적 전망치를 도출하고 정책적 분석 수요에 대응 하기 위해서는 모형의 양적 확대와 질적 확대가 필요할 것으로 보이며, KREI-KASMO와의 연계 효율화 방안 및 추가적인 확률변수 설정 및 확률 분포의 생성 방법론 발굴 등을 수행해야 한다. 또한 확률적 모형을 개발·운 용 중인 해외기관과 네트워크를 구축하고 지속적인 교류를 통해 확률적 모 형의 운용 방법론 등 유용한 자문을 받아야 한다.
□ 추진계획
○ 2023년 연구에서는 2024년부터 확률적 전망치 발표와 농업정책의 영향분 석에 활용 가능하도록 확률적 모형의 초기 버전(version) 개발을 완료하고 자 한다. 확률적 모형의 양적 확대와 효율적인 운용을 위한 질적 개선 작업 을 수행할 것이다. 또한 확률적 모형은 KREI-KASMO의 확정적 모형을 기 반으로 개발·운용되기 때문에 KREI-KASMO 모형의 구조 검토와 개선 작 업은 확률적 모형의 개선 연구와 함께 2023년 이후에도 지속적으로 수행되 어야 한다.
제1장 서론
1. 연구의 필요성과 목적 ···3
2. 연구 내용과 연구 방법 ···6
3. 선행연구 검토 ···10
제2장 KREI-KASMO 운용 현황 1. KREI-KASMO 개요 ···17
2. KREI-KASMO 2022 확정적 모형 주요 개선사항 ···24
3. KREI-KASMO 2022 주요 활용 ···32
제3장 KREI-KASMO 이론적 원리와 운용방식 1. 수급예측 방법론 ···39
2. 시장청산 균형가격 ···41
3. 주요 행태방정식 구조 및 추정 방법 ···43
4. 시장개방 영향분석 방법 ···55
5. 연산연도/마케팅연도 적용 ···63
제4장 KREI-KASMO 2022 확률적 모형 개선 연구 1. 확률적 농업 전망모형의 필요성 ···69
2. 확률적 모형 구축 절차 ···71
3. KREI-KASMO 확률적(Stochastic) 모형 구축 연구 ···74
4. KREI-KASMO 확률적(Stochastic) 모형 활용 예 ···80
차 례
K o r e a R u r a l E c o n o m i c I n s t i t u t e제5장 결론 및 추진계획
1. KREI-KASMO 2022 운용 및 개발 연구 ···95
2. 확률적 모형 개발 연구 ···97
3. 추진계획 ···100
부록 Stata 코드 예문···103
참고문헌···115
제2장
<표 2-1> KREI-KASMO 2022 품목범위: 농식품부 생산액 기준 ···20
<표 2-2> KREI-KASMO 2022 품목범위: 모형 내 실품목 기준 ···21
<표 2-3> KREI-KASMO에서 활용하는 품목별 HSK 코드 수정 내역 ···26
<표 2-4> 유성분 함량별 가격 ···30
<표 2-5> 위생등급별 가격 ···31
제3장 <표 3-1> 수입산 제품에 따른 모형구조비교 ···54
제4장 <표 4-1> KREI-KASMO 2022 확률적 모형의 구축 현황 ···75
<표 4-2> KREI-KASMO 2022 확률적 모형 시뮬레이션 진행 품목 ···76
표 차례
K o r e a R u r a l E c o n o m i c I n s t i t u t e제2장
<그림 2-1> KREI-KASMO 2022 모형의 구조 ···24
제3장 <그림 3-1> KREI-KASMO 모형의 균형가격도출 ···42
<그림 3-2> 국내 수입수요에 따른 TRQ 영향 ···56
<그림 3-3> 관세인하 및 TRQ 증량에 따른 FTA 영향평가 분석 방법 ···59
<그림 3-4> 정태분석 및 동태분석의 분석방법론 비교 ···61
제4장 <그림 4-1> KREI-KASMO 확률적 모형 구축 절차 ···74
<그림 4-2> KREI-KASMO 2022 확률적 모형 거시 확률변수 산점도행렬 ····77
<그림 4-3> KREI-KASMO 2022 확률적 모형 단수 확률변수 산점도행렬 (양념채소) ···79
<그림 4-4> 쌀 비용 확률밴드(거시 확률변수) ···81
<그림 4-5> 쌀 농가 판매가격 확률밴드(거시 확률변수) ···82
<그림 4-6> 쌀 부가가치 확률밴드(거시 확률변수) ···83
<그림 4-7> 쌀 재배면적 확률밴드(거시 확률변수) ···84
<그림 4-8> 쌀 생산량 확률밴드(거시 확률변수) ···85
<그림 4-9> 유가에 따른 품목별 부가가치 변화율 히트맵 ···86
<그림 4-10> 유가에 따른 재배업 경상비 변화율 ···88
<그림 4-11> 쌀 생산량 확률밴드(단수 확률변수) ···89
<그림 4-12> 쌀 농가 판매가격 확률밴드(단수 확률변수) ···90
그림 차례
K o r e a R u r a l E c o n o m i c I n s t i t u t e<그림 4-13> 쌀 부가가치 확률밴드(단수 확률변수) ···91
<그림 4-13> 모형 기준 결과 & 교역 제한 결과 비교 ···92
제1장
서론
서론 1)
1
1. 연구의 필요성과 목적
1.1. 연구의 필요성
❍ 1995년 한국농촌경제연구원(Korea Rural Economic Institute: KREI)은 국내 농축산물의 품목별 수급과 농업부문 거시지표의 중장기 전망을 목적으로 KREI-ASMO(KREI-Agricultural Simulation Model) 모형을 개발하였다.
- TSP(Time Series Processing) 통계프로그램을 기반으로 구축·운영되었 던 KREI-ASMO 모형은 쌀 중심의 22개 품목으로 구성되었으며 여타 품 목은 품목군으로 그룹화되어 있어 대상 품목 이외의 관심도 높은 품목의 중 장기 전망치를 도출할 수 없다는 한계가 있었다.
1) KREI-KASMO 2022 모형의 필요성 및 연구방법은 기구축·운용 중인 KREI-KASMO 모형과 동일 하기 때문에 이전 보고서 내용과 유사함.
- 또한 농가의 재배의향과 품목 선택에 영향을 미치는 품목별 경영비의 개념 이 부재하였으며, 축산물 수급 모형에서는 생물학적 특성을 고려하지 못한 단순한 함수식으로 구성되어 있다는 한계가 있었다.
❍ 국내외 농업환경 여건이 빠르게 변하고 기존 모형의 한계를 극복하고자 2007 년부터 2년간 모형전문기관인 미국 식품농업정책연구소(Food and Agriculture Policy Research Institute: FAPRI)와 공동연구를 추진하여 KREI-KASMO (KREI-Korea Agricultural Simulation Model)가 개발되었으며, 이후 매 년 수정·보완되고 있다.
❍ KREI-KASMO 모형은 매년 초 한국농촌경제연구원이 개최하는 ‘농업전망 대회’의 농축산물 품목별 수급 및 가격 전망자료와 농업부문 총량 및 농가경 제 지표 전망자료 산출에 활용되고 있다. 또한 다양한 정책 시뮬레이션을 통 한 정부의 농정방향 설정의 가이드라인을 제시하는 데 이용된다.
❍ KREI-KASMO와 같은 계량경제학적 모형(econometric model)은 현실을 반 영하며 예측력을 높일 수 있도록 지속적으로 보완 및 개선이 이루어져야 한다.
특히, 자료 갱신은 물론 모형 내 모듈 개선 작업은 주기적으로 수행되어야 한다.
- 새로운 대내외 정책변수를 반영하는 모듈을 개발 및 추가하고, 자료 수집 이 가능한 신규 품목의 수급 모형을 구축하여 KREI-KASMO 모형의 예측 력 향상 및 활용도 증대를 도모해야 한다.
❍ 미래 불확실성이 높은 변수의 확률을 반영할 수 있는 확률적 모형을 구축하여 기준(베이스라인) 전망치를 확률분포로 도출하고, 이를 기반으로 한 정책 시 뮬레이션 수행으로 분석 결과의 강건성(robustness)과 정책적 활용 가치를 증대해야 한다.
- 시장 리스크와 불확실성을 반영할 수 있는 확률적 모형은 구간(range) 전 망치 및 전망치의 확률분포를 도출할 수 있으며, 정책 시뮬레이션을 통한 정 부의 농정방향 설정의 가이드라인을 제시하는 데 유용하게 활용될 수 있다.
1.2. 연구 목적
❍ 본 연구의 목적은 국내외 여건 변화를 반영하기 위하여 KREI-KASMO 2021 을 개선하여 KREI-KASMO 2022를 개발하고, 현실적이고 합리적인 농업부 문의 중장기 전망은 물론 정책 시뮬레이션 등의 분석이 가능한 모형을 개발하 기 위한 목적으로 확률적 모형의 확대 연구를 수행하였다.
- 2021년까지의 농축산물 수급 및 거시경제지표 관련 통계자료를 갱신·검 토하고, 곡물·과일·과채부문에 주안점을 두어 수급 모형의 구조와 행태방 정식의 형태 및 추정계수를 검토·재추정하여 모형의 현실 설명력과 예측력 을 향상시키고자 하였다.
- 2021년 곡물 시장 중심의 확률적 농업정책분석 모형 개발 및 운영(서홍석 외, 2021)을 통해 얻은 시사점을 바탕으로 육류, 채소, 과일의 주요 품목을 중심으로 KREI-KASMO 모형을 SAS 프로그램으로 구현함으로써 확률적 모형 운용을 위한 기반을 마련하였다.
2. 연구 내용과 연구 방법
2.1. 연구 내용
❍ 제2장에서는 KREI-KASMO 모형의 운용 현황을 정리하였다.
- 기본 가정, 대상 품목, 전체적인 모형 구조와 품목별 수급 구조를 포함한 KREI-KASMO의 개요를 설명하였다.
- KREI-KASMO 2022의 주요 개선사항과 활용 실적을 정리하였다.
❍ 제3장에서는 KREI-KASMO 모형의 이론적 원리와 운용방식을 설명하였다.
- 이론적인 수급예측 방법론을 정리하고 시장청산 균형가격이 도출되는 방 식인 동시적 수급균형 구조를 설명하였다.
- 수급 모형을 구성하는 개별 행태방정식의 이론적 원리와 구조를 정리하고, 연산연도 기준의 모형 설정 및 사후영향평가 방법론을 설명하였다.
❍ 제4장에서는 올해 연구의 실적을 중심으로 그 결과를 간략하게 정리하였다.
- 주요 농축산물을 중심으로 KREI-KASMO 수급 구조를 SAS 프로그램에 구 현한 성과를 정리하였다.
- 곡물 및 과일·과채 품목의 수급 구조를 검토하고 갱신한 내용을 정리하였다.
- 또한 수입 과일의 시장개방 시 국내 파급영향의 크기를 결정하는 주요 행태 방정식인 수요 함수의 구조를 재설정한 내용을 정리하였다.
❍ 제5장에서는 올해 연구의 주요 결과에 대한 요약과 시사점을 제시하고 향후 추진계획을 간략하게 정리하였다.
2.2. 연구 방법
❍ (자료 수집 및 갱신) 국내 수급 및 가격자료와 교역자료, 거시경제지표 자료를 취합하여 갱신하였다.
- 농가인구전망(Korea Agricultural Population: KAP) 모형의 기본적인 시간 프레임은 농림어업총조사의 공표시기와 동일하며, 2020년 공표치로 갱신함으로써 농가인구의 전망 예측력을 높이고자 하였다.
- 과일·과채 품목은 국산과 수입 과일 간 실질적인 소비 대체성을 반영하기 위해 서울 가락동 도매시장의 월별 출하량 자료를 DB로 구축하였다.
❍ (자문단회의) 모형 개발자, 품목 전문가, 유통업계 관련자 등으로 구성된 자문 단을 구성하고 필요시 자문회의를 수시로 개최하여 KREI-KASMO 모형의 개선 방향을 설정하였다.
- (모형 개발자) KREI-KASMO 모형의 품목별 수급 구조 검토, 통합 탄성치 로부터 세부 탄성치의 도출 방안 발굴 등에 대해 모형 개발자의 자문의견을 청취, 반영하였다.
- (품목 전문가) 품목 단위로 생산대체 가능한 품목군을 식별하고 중장기 수 급의 기준 전망(베이스라인)을 설정하기 위해 한국농촌경제연구원 농업관 측센터의 품목 담당자와 자문회의를 수시 개최하였다.
- (유통업계) 수입 농산물과 국산 농산물의 소비 대체성, 주요 원산지 농산물 간 수입 대체성, 관세인하 등 시장개방에 따른 국내 파급영향 예상 등에 대 한 자문의견을 청취하고 모형을 수정·보완하는 데 반영하였다.
❍ (탄성치 검토 및 재추정) 행태방정식의 오차율을 최근 5개년 기준으로 검토한 후, 오차율이 큰 함수는 계량경제학적 방법으로 추정하였다.
❍ (세부 탄성치 도출 및 조정) 국산 농산물 수요의 수입 농산물 통합 대체 탄성 치로부터 세부 탄성치를 도출하는 방법론을 개발하여 파급영향의 신뢰도 개 선을 모색하였다.
- 시장개방에 따른 파급영향 결과의 신뢰도를 높이려면 수입 농산물의 관세인하 가 국내 농산물 수요에 미치는 대체 탄성치의 크기가 중요하다. 세부 수입 품목 의 수입량 기준으로 통합 변수가 산출되기 때문에 세부 탄성치는 이들의 비중 (가중치)으로 도출되며 세부 수입 품목의 파급영향도 비중에 의해 좌우된다.
- 그러나 단순한 물량 기준이 아니라 세부 품목 또는 세부 국가의 특성을 반영 하여 가중치를 조정(calibration)할 수 있는 방법론을 개발할 필요가 있다.
- 수입 과일과 국산 과일·과채 품목 간 세부 가중치를 도출하는 방법론을 고안 하였다.
❍ (설문조사) 국산 및 수입 과일의 유통단계별 종사자를 대상으로 한 설문조사 를 수행하고, 그 결과를 세부 가중치 도출을 위한 기초자료로 활용하였다.
- 조사기간은 2021년 10월 13일~11월 10일이며, 국산 및 수입 과일의 산 지(40명), 도매(30명), 소매(30명) 단계별 유통 관련 종사자 100명을 대상 으로 조사하였다.
- 조사내용은 국산 과일·과채류의 품목 간 수요 대체성, 수입 과일의 품목 간 수요 대체성, 국산 과일·과채 품목과 수입 과일 품목 간 수요 대체성, 수입 과일의 원산지별 선호도 및 향후 전망으로 구성하였다.
- 조사방법은 온라인 웹사이트상에서 구조화된 질문지를 이용하였고, 표본 은 농협경제지주에 의뢰하여 유통단계별 종사자 명단을 확보하였다.
❍ (베이스라인 설정) 한국농촌경제연구원 농업관측본부의 품목 담당자와 협의하 여 2022년부터 10년간 품목별 중장기 기준 전망(베이스라인)을 설정하였다.
- FTA 체결 등 시장개방의 파급영향 분석, 농업정책 시뮬레이션 분석을 위해 서는 장기간의 분석 결과가 도출되어야 하기에 10년간 베이스라인을 설정 한 후, 2045년까지 연장하여 베이스라인을 설정하였다.
❍ (시뮬레이션 수행) KREI-KASMO 모형의 안전성 및 신뢰도 검증을 위해 다 양한 시나리오를 설정하고 시뮬레이션을 수행하였다.
- 시뮬레이션 분석 결과를 살펴보고, 통합 탄성치 또는 세부 탄성치의 조정 이나 모형 구조의 변경 필요성을 검토하였다.
❍ (확률적 모형 구현) KREI-KASMO 확정적 모형을 SAS 프로그램에 구현함으 로써 확률적 모형 운영의 기반을 마련하였다.
- 작년 연구에서 구현한 곡물부문 모형을 개선하고, 채소·과일·축산부문의 주 요 농축산물 28개를 대상으로 KREI-KASMO 내 수급 모형을 SAS 프로그 램으로 신규 구현하였다. 미국 미주리주립대학 식품농업정책연구소(FAPRI) 와 공동연구를 통해 축산부문의 확률적 모형 구현을 수행하였다.
- 또한 거시경제변수 전망치 도출을 위한 행태방정식과 농업생산액, 농업부 가가치 등 총량 지표 전망치 도출을 위한 항등식을 SAS 프로그램으로 구현 하였다.
- 또한 확률적 모형은 KREI-KASMO 모형에서 설정된 변수를 이용하는데, 두 모형 간의 연계를 강화하고 확률적 모형 구현 및 운용의 효율성을 개선 하기 위해서 변수명을 재설정하였다.
3. 선행연구 검토
❍ 조재환 외(1994, 1995)는 KREI-KASMO 모형의 전신인 농업부문 균형모형 을 개발하였다. 당시 개발된 KREI-ASMO는 총 22개 품목의 수급 및 가격, 그리고 총량지표(농업총생산액, 농업부가가치, 농업총소득 등)를 전망하였으 며, TSP 통계프로그램을 이용하여 연산하였다.
❍ 김경덕 외(1999)는 기존 모형의 기본골격을 유지하면서 대폭 개선하였다. 대 상 품목을 재구분하고, 2단계 경지배분모형을 추가하였으며 기존의 외생변수 일부를 내생화하였다. 통계프로그램도 TSP에서 AREMOS로 변경하여 추정 과 시뮬레이션을 동시화하였다.
❍ 김배성 외(2003)는 모형운용 프로그램을 AREMOS에서 Eviews로 변경하였 으며 가격지수의 기준 연도를 2000년으로 변경하였다. 그리고 총량 부분을 보강하는 등 제공하는 정보의 폭을 확대하였다. 또한, 단수 함수에 기후조건 을 고려하여 배추, 무 등 단수 함수 추정 및 적합도 향상에 기여하였고, 두류, 고추, 마늘, 양파 등 수급 실측치 오류를 보완하였다.
❍ 김명환 외(2006)는 경지배분 몫(acreage allocation share)을 종속변수로 하는 재배면적방정식의 구조를 실제 재배면적이 종속변수가 되는 구조로 전 환하였다. 그리고 수입비중이 큰 일부 품목에 대한 수입수요 함수를 도입하여 주도가격구조를 균형가격구조로 전환하였다.
❍ 김명환 외(2007a, 2007b, 2008)는 KREI-ASMO를 대폭 개편하였다. 1차년 도에는 기존 KREI-ASMO의 18개 품목군의 수급방정식을 세분화하였으며, 이들에 대한 재배면적반응함수, 단수 함수, 수요 함수, 수입수요 함수 등을 재
추정하였다. 2차년도에는 한국농촌경제연구원과 미국 미주리주립대학 식품 농업정책연구소(FAPRI) 간 연구용역을 통해 두 연구진 각각의 방정식 및 계 수추정결과와 과거 추정결과의 통계적 유의성, 전망능력 등을 비교하여 취사 선택 혹은 재추정하고, 품목전문가 자문, 부문별 하부모형 구축, 전체모형 구 축, 중장기 전망치 검토, 외부충격 테스트 등이 이루어졌다.2) 개편된 모형의 이름을 KREI-KASMO로 명명하였다.
❍ 한석호 외(2010)는 조사료 모듈과 오리 수급방정식을 추가하고, 농촌농가인 구모형인 KAP(Korea Agricultural Population Model)를 KREI-KASMO 모형과 연계시켜 전망능력을 향상시켰으며, 데이터베이스 갱신 및 모형 내 개 별형태 방정식과 품목 모듈 및 총량 모듈을 재조정함으로써 모형의 설명력을 향상시키고자 하였다.
❍ 한석호 외(2011)는 생강, 시금치, 상추, 약용작물, 벌꿀 수급방정식을 추가하였다.
❍ 김명환 외(2012)는 23개 품목3)을 대상으로 한 밭농업직불제를 반영하기 위 해 밭농업직불제 모듈을 추가하였다.
❍ 김명환 외(2013)는 국제협력, 통상 등 FTA 시나리오 연구 시 보다 쉽게 파급 효과 분석을 할 수 있도록 FTA 모듈을 따로 구성하였다.
❍ 박지연, 김태우(2014)는 쌀 수급 모형에서 쌀 관세화 전환에 따라 향후 관세, 수입단가, 관세할당물량(Tariff Rate Quota: TRQ) 등에 관한 시나리오 분 석 등을 위한 모듈을 수정하였다.
2) Brown et al. (2008). Korea Agricultural Simulation Model and Livestock Quarterly Model.
M91, FAPRI, KREI.
3) 겉보리, 쌀보리, 맥주보리, 밀, 호밀, 마늘, 조사료, 조, 수수, 옥수수, 메밀, 기타 잡곡, 콩, 팥, 녹두, 기 타 두류, 유채, 귀리, 자운영, 알파파, 땅콩, 참깨, 고추.
❍ 한석호 외(2015)는 모형 반영률을 개선하기 위해 9개(녹두, 팥, 연초, 양잠, 키위, 파프리카, 자두, 매실, 혼합조미료 및 기타소스)의 품목 수급 모형을 신규 개발하 였으며, 농산물 시장개방이 우리나라 농업 분야에 미치는 영향분석을 위해 FTA 대상 국가의 주요 수출입 품목에 대한 세분화 및 수출입 함수의 신규 구축 및 추정 을 실시하였다. 또한, 기체결 FTA 이행에 따른 우리나라 농업부문의 사후영향평 가를 위해 동태적 사후 경제적 영향평가 시뮬레이션 모듈을 개발하였다.
❍ 서홍석, 김충현(2016)은 모형의 현실 설명력을 높이기 위하여 2015년까지의 거시경제지표 함수를 재추정하였으며, 품목의 현실 반영률을 높이기 위해 곡 물류(쌀, 콩, 옥수수, 밀, 보리, 녹두, 팥, 고구마) 모형을 구축하였고, 농업경 지면적, 부가가치 산출 모듈 등 일부 총량 모듈을 개선하였다.
❍ 서홍석 외(2017)는 모형 내 기타품목의 정확도를 제고하기 위하여 일부 품목 의 행태방정식을 재추정하였다. 또한, 모형에 도입된 정책변수, 외생적 경제 변수, 품목별 수요·공급 관련 충격(shock) 등 가상적 시나리오를 설정하고 시뮬레이션을 수행함으로써 (시장) 충격에 따른 모형의 반응 정도 및 방향성 등을 지속적으로 검토하여 모형 예측정확도를 제고하였다.
❍ 서홍석 외(2018)는 소비자물가지수, 생산자물가지수, 농가구입가격지수 등 일부 지표의 개편에 따라 기준 연도를 2010년에서 2015년으로 업데이트한 후 관련 행태방정식을 재추정하였고, 경영비 구성 항목별 가중치를 최근 3개 년 기준으로 갱신하였다. 또한, 농업관측본부 내 품목담당자와 정기적인 협의 회를 실시하여 관측품목의 수급 및 가격자료를 점검하였다.
❍ 서홍석 외(2019)는 첫째, 확률적 기법을 활용한 농업전망모형 개발의 필요성에 대한 기초 연구를 수행하였다. 둘째, KREI-KASMO 모형 내 수출입 자료와 aT
의 농식품 수출입 실적 자료를 비교·검토한 후 매칭 작업을 수행하여 모형의 반영률을 개선하였다. 셋째, 시장개방 영향분석 고도화의 일환으로 기존 모형 보다 수입 과일을 세분화하여 과일·과채류 수요 함수를 전면적으로 개편하였 으며, 마지막으로 미나리와 부추의 수급 모형을 신규 개발하여 모형의 양적 확대를 추진하였다.
❍ 서홍석 외(2020b)는 첫째, 곡물부문 확률적 모형을 개발하고, 불확실성을 반영한 중장기 전망치의 도출과 농업정책 시뮬레이션 분석의 가능성을 확인하였다. 둘 째, 육류 수급 모형의 구조를 개선하고, 공급 부문 행태방정식을 재추정하였다.
셋째, 코로나19의 글로벌 확산, 일본의 국산 파프리카 수출 규제 등 외부 충격 에 따른 농업부문 경제적 파급효과를 계측하는 데 활용하였다.
❍ 서홍석 외(2021)는 2020년 공표된 농림어업총조사 결과를 반영하여 성별·연령 별 농가인구 자료를 구축하고, 과일·과채의 생산 대체 품목군을 재설정하여 공급 부문 행태방정식을 재추정하였다. 세번별로 세분화된 곡류부문, 육류부문, 과일·
과채부문에 대한 수급 구조를 검토하고, 농업부문 시장개방 시 국내 파급영향을 결정하는 주요 수요 함수의 구조를 재설정하였다.
제2장
KREI-KASMO 운용 현황
KREI-KASMO 운용 현황
2
1. KREI-KASMO 개요
4)1.1. 기본 가정
❍ KREI-KASMO는 한국의 농업부문에 국한하여 구축된 부분균형모형으로 세 계 농업시장과 여타 산업시장의 전망치를 외생변수로 취급한다.
❍ 주요 거시경제지표는 한국은행, 통계청, 경제개발협력기구(OECD), Global Insight Inc. 등 국내외 전망기관이 최근 발표한 전망치를 KREI-KASMO에 반영하였다.
- 인구 전망치는 통계청의 ‘장래인구 추계결과’(2022. 12. 9.)를 이용하였다.
4) KREI-KASMO 2022 모형의 근간을 이루는 기본 가정, 대상 품목, 전반적인 구조는 기구축·운용 중 인 KREI-KASMO 모형과 동일하기 때문에 이전 보고서 내용과 유사함.
- 실질 GDP 성장률, 소비자 물가(CPI), GDP 디플레이터의 2022년과 2023년 전망치는 한국은행 ‘경제전망보고서(22년 11월)’를 이용하였다. 중장기 전 망치는 Global Insight Inc.의 최근 공표치를 준용하여 각각 연평균 1.9%, 1.9%, 2.1% 증가하는 것으로 가정하였다.
- 원/달러 환율 전망치는 Global Insight Inc.(22년 11월)의 최근 수치를 준용하 여 2023년 1,353원/달러, 2027년 1,206원/달러, 2032년 1,195원/달러로 가 정하였다. 국제유가는 미국 EIA(Energy Information Administration)의
‘Energy Outlook 2023’ 자료를 준용하여 WTI 기준 2023년 89.3달러/배럴 에서 2032년 112.4달러/배럴로 연평균 2.6% 상승하는 것으로 가정하였다.
❍ 우리나라 농업부문과 농가경제에 영향을 미치는 농업정책을 반영하기 위하 여 송아지 생산가격안정제와 원유기본가격 연동제, 그리고 2020년부터 시행 된 공익직불제를 모듈화하여 모형에 반영하였다.
❍ 쌀 소득보전직불제와 밭고정직불제를 통합하고 재배작물의 종류 및 가격에 관 계없이 지급하는 공익직불제를 반영하였다. 2020년 공익직불금 지급 규모인 2조 3,564억 원을 2020년 농업보조금 산출에 반영하였고, 2021년부터는 전 체 지급 규모를 2020년과 동일할 것으로 가정한 후 농가호수로 나누어 산출된 호당 지급금액을 농업보조금 전망치에 적용하였다.
❍ 한우에 대해서는 2007년부터 시행된 송아지 생산가격안정제를 반영하였다.
암소 송아지 산지가격이 두당 경영비로부터 추정된 경영안정기준가격의 75.5%보다 낮으면 보상금으로 두당 30만 원까지 지원해주는 현 제도가 지속 되는 것으로 가정하였다. 또한, 송아지 산지가격이 경영안정기준가격보다 낮 으면 경영안정기준가격과 번식기반유지가격 간 차이의 85%까지 보상해주는 현행 수입보장보험제도가 지속되는 것으로 가정하였다.
❍ 낙농부문에 대해서는 현재 시행되고 있는 원유기본가격 연동제가 앞으로 지 속될 것으로 가정하였다. 농가당 평균 원유수취가격은 원유 기본가격과 인센 티브의 합으로 결정되며, 미래의 인센티브는 직전 연도의 값이 유지될 것으로 가정하였다. 또한 원유 기본가격은 1리터당 원유 생산비 증감률만큼 변화하 는 것으로 가정하였다.
❍ 농산물 시장개방과 관련하여 한·칠레 FTA, 한·싱가포르 FTA, 한·아세안 FTA, 한·인도 CEPA, 한·EU FTA, 한·페루 FTA, 한·미 FTA, 한·터키 FTA, 한·호주 FTA, 한·캐나다 FTA, 한·중 FTA, 한·뉴질랜드 FTA, 한·베트남 FTA, 한·콜 롬비아 FTA, 한·중미 FTA, 한·EFTA FTA의 기발효된 FTA를 상품양허(관세 율 및 TRQ)에 집중하여 반영하였다.
❍ 쌀은 2015년부터 관세화로 전환되었지만 의무수입량을 초과한 수입은 없을 것으로 예상되어 쌀 관세화 영향은 없는 것으로 가정하였고, 현재 적용되고 있는 동식물검역조치(SPS)는 예측 불가능한 불확실성으로 인해 현재 상황이 지속되는 것으로 가정하였다.
❍ 국제 육류시장에서 점유율이 높아질 것으로 전망되는 대체육은 전통육에 비 해 환경 오염물질 발생이 적고, 사료전환효율이 높아 곡물 사용이 현저히 적 다는 이점을 가지고 있으며, 가축 전염병 위험 감소 등으로 먹거리 시장에서 의 성장 가능성이 크다. 하지만 우리나라 국민의 대체육에 대한 선호도와 유 전공학기술 발전 속도를 고려할 때, 불확실성이 커 KREI-KASMO 2022에 서는 고려하지 않았다.
1.2. 대상 품목
❍ KREI-KASMO 2022는 농식품부 생산액 기준으로 재배업 64개, 축산업 9개 등 총 73개 품목을 포함하고 있으며, 모형의 실 품목 기준으로는 총 123개 품목 을 포함하였다. 대상 품목 중 감자는 봄, 고랭지, 가을로, 배추와 무는 봄, 고랭 지, 가을, 시설로 구분하였고, 파는 대파, 쪽파로 나누었으며, 낙농품은 음용유, 치즈, 버터, 발효유, 연유, 분유(조제, 전지, 탈지)의 6개로 세분하였다. 또한, 국 내 생산은 없으나 국내 소비에 영향을 주는 열대과일과 오렌지를 포함하였다.
❍ 농식품부 ‘농림축산식품 주요통계 2022’의 2021년 생산액 기준으로 재배업의 98.6%, 축잠업의 98.8% 등 전체 농업의 98.7%를 포함하였다.
- 나머지 1.3%는 품목군으로 포함되며, 가공·반가공 농산물의 수입량 영향 평가 모듈을 포함하였다.
- 품목군으로는 재배업 9품목(메밀, 쑥갓, 우엉, 토란, 연근, 떫은감, 유자, 무 화과, 블루베리)과 양채류, 축산 6품목(산양, 사슴, 토끼, 오리알, 메추리 알, 녹용)을 포함한다.
<표 2-1> KREI-KASMO 2022 품목범위: 농식품부 생산액 기준
구분 품목수 품목
곡물 11 미곡, 보리(겉보리, 쌀보리, 맥주보리), 밀, 옥수수, 콩, 팥, 녹두, 감자, 고구마
채소 24 배추, 양배추, 시금치, 상추, 미나리, 부추, 무, 당근, 고추, 마늘, 양파, 파(대파, 쪽파), 생강, 수박, 참외, 오이, 호박, 토마토, 딸기, 풋고추, 가지, 멜론, 파프리카
과실 9 사과, 배, 복숭아, 포도, 감귤, 단감, 자두, 매실, 참다래 특용 4 참깨, 들깨, 땅콩, 차
약용 1 품목군 19개
화훼 7 절화, 분화, 기타(화목류, 관상수, 종자류, 초화류, 구근류) 버섯 5 양송이, 느타리, 영지, 팽이, 새송이
전매 2 연초, 인삼
볏짚 1 볏짚
축산 9 한·육우, 젖소, 돼지, 닭, 오리, 계란, 우유, 벌꿀, 양잠
계 73
자료: 저자 작성.
<표 2-2> KREI-KASMO 2022 품목범위: 모형 내 실품목 기준
구분 품목수 품목
곡물 13 미곡, 보리(겉보리, 쌀보리, 맥주보리), 밀, 옥수수, 콩, 팥, 녹두, 감자(봄, 고랭지, 가을), 고구마
채소 35
마늘, 양배추, 양파, 시금치, 상추, 미나리, 부추, 당근, 대파, 쪽파, 생강, 배추(봄, 고랭지, 가을, 시설), 김치(봄, 고랭지, 가을, 시설), 무(봄, 고랭지, 가을, 시설), 고추, 수박, 참외, 오이, 호박, 토마토, 딸기, 멜론, 가지, 파프리카, 풋고추
과실 15 사과, 배, 복숭아, 포도, 감귤, 단감, 자두, 매실, 참다래, 오렌지(HS 0805), 열대과일(HS 0801, 0803, 0804), 기타과실(냉동, 건조)
특용 7 참깨, 들깨, 땅콩(낙화생, 피넛버터), 차(마태, 녹차, 홍차)
약용 1 품목군 19개
화훼 7 절화, 분화, 기타(화목류, 관상수, 종자류, 초화류, 구근류) 버섯 5 양송이, 느타리, 영지, 팽이, 새송이
전매 4 연초(잎담배, 기타담배), 인삼(홍삼, 백삼)
볏짚 1 볏짚
축잠 16 한육우, 젖소, 돼지, 닭, 오리, 계란, 우유(음용유, 조제분유, 전지분유, 탈지분유, 버터, 연유, 치즈, 발효유), 벌꿀, 양잠
가공 13 혼합조미료, 기타소스, 기타제조농산물, 과자, 주류, 면류, 커피, 당류, 소스, 음료, 박류, 식물성유지, 기타가공
그 외 기타 6 과실가공품, 기타 채소 신선, 채소가공품, 기타 곡물 신선, 기타 과실 신선, 기타 농축산물
계 123
자료: 저자 작성.
1.3. 모형 구조5)
❍ KREI-KASMO는 한국 농업부문에 국한된 동태(dynamic) 부분균형(partial equilibrium)모형으로 국제시장 및 비농업부문은 모형에서 외부 요인으로 취급하였다. 품목 상호 간에 생산, 소비대체 관계가 있는 품목은 서로 연결되 어 있는 계량경제학적 연립방정식체계(simultaneous equation system)6)
5) KREI-KASMO의 구조를 요약 정리한 것으로 서홍석 외(2020a) 내용 일부를 수정, 작성함.
6) 축차모형(recursive model)은 공급량이 결정되면 수급 항등식에 의해 수요량이 결정되며 수요량의 함수 즉 가격신축성함수를 이용하여 균형가격을 도출하는 단방향(one-way) 방식임. 이에 반해 동시 모형(simultaneous model)은 수요와 공급이 동시에 양방향(two-way)으로 영향을 주어 균형가격
로 구성되어 있다.
❍ KREI-KASMO는 일반경제 거시변수 전망부문, 농업 생산요소 전망부문, 재 배업 전망부문, 축산업 전망부문, 농업총량 전망부문의 크게 5개 부문으로 구 성되었으며, 각 부문은 상호 연계되어 있다.
❍ 농식품부 ‘농림축산식품 주요통계 2022’의 2021년 생산액 기준으로 재배업의 98.6%, 축잠업의 98.8% 등 전체 농업의 98.7%를 포함하였다.
- 나머지 1.3%는 품목군으로 포함되며, 가공·반가공 농산물의 수입량 영향 평가 모듈을 포함하였다.
- 품목군으로는 재배업 9품목(메밀, 쑥갓, 우엉, 토란, 연근, 떫은감, 유자, 무 화과, 블루베리)과 양채류, 축산 6품목(산양, 사슴, 토끼, 오리알, 메추리 알, 녹용)을 포함한다.
❍ 농업 생산요소 전망부문은 농기구가격, 사료비, 영농광열비, 종자·종묘비, 비 료비, 농약비, 제재료비, 농업노임, 임차료 등 영농활동에 필요한 항목들의 가 격지수를 전망하도록 구성되어 있다. 이 중 농기구, 사료비, 영농광열비, 종자 비, 비료비, 농약비, 제재료비 전망치는 일반경제 거시변수의 전망치를 이용 하여 추정된다. 농업노임과 농지임차료 전망치는 거시변수 부문과 함께 재배 업부문 전망치와 연계되어 추정되도록 구성되어 있다.
을 도출하는 방식임. 통계학적으로 추정된 축차모형의 가격신축성함수(역수요 함수) 파라미터는 편의 (bias)가 발생함. Thurman(1986)은 미국 연간 데이터를 이용하여 수요 함수 추정 시 독립변수가 가 격 또는 소비량 중 어느 것이 올바른 추정인지 Wu-Hausman 테스트를 통해서 추정된 파라미터에 대한 내생성(endogeneity) 문제를 실험하였음. 실험 결과 독립변수가 소비량일 경우 가격일 경우보 다 추정된 파라미터값이 더욱 일치성(consistent)이 높았고, 점근적으로 효율성(asymptotically efficient)이 높게 나타남.
❍ 재배업 전망부문은 곡물, 채소, 과채, 과일, 특용작물로 분류되고, 각 품목은 재배면적 반응함수, 단수 함수, 수요 함수, 수입 수요 함수, 수출 함수, 수급균 형 항등식 등으로 구성되어 품목별 수급 전망 및 균형가격이 도출되도록 구성 되어 있다. 재배업 부문은 크게 하계 재배 작목, 과수 작목, 동계 재배 작목으 로 구분되는데, 하계 재배 작목과 동계 재배 작목은 생산자의 재배 작목 선택 의 상충(Trade-off) 관계를 고려하여 연립방정식 체계로 구성되어 있다.
- 과수 작목은 국내에서 생산하는 사과, 배, 복숭아, 포도, 감귤, 단감, 자두, 매실, 참다래와 국내 과수 산업에 영향을 미치는 수입 과일(오렌지, 열대과 일)로 구성되어 있다. 각 작목은 개별 특성을 반영하도록 모형 구조가 설계 되어 있고, 수요와 공급에서 서로 대체 가능한 작목 간에는 대체 관계가 반 영되도록 구성되어 있다.
❍ 축산부문은 한육우, 젖소, 낙농, 돼지, 육계, 산란계, 오리, 벌꿀, 양잠으로 구 성되어 있으며, 낙농은 음용유, 치즈, 버터, 분유(조제, 전지, 탈지), 발효유, 연유로 세분류되어 있다.
- 사육마릿수 등 공급 함수는 연령별 생존율 등을 적용한 생물학적 모형으로 설 계되어 있으며, 수요 및 수입수요 함수 등의 수요부문 함수는 계량경제모형 으로 추정되어 축종별 수급전망 및 균형가격을 도출하도록 구성되어 있다.
❍ 농업총량 전망부문은 농업 생산요소 전망치와 품목별·축종별 생산량과 가격 전망치를 이용하여 농업생산액, 농업부가가치, 농가판매가격지수 등의 총량 지표가 계산되도록 구성되어 있다. 경지면적, 재배면적, 경지이용면적, 경지 이용률 등 재배업 부문 생산기반 전망과 무역수지(수입, 수출), 자급률 등은 세부 품목으로부터 도출된 전망치를 합산하여 산출되도록 구성되어 있다. 또 한, 호당 농업소득, 농외소득, 이전소득 등 농가경제 지표의 전망치가 산출된다.
<그림 2-1> KREI-KASMO 2022 모형의 구조
자료: 한석호 외(2011, p.12).
2. KREI-KASMO 2022 확정적 모형 주요 개선사항
2.1. 자료 갱신7)
❍ 2021년 거시경제지표, 농업총량지표, 농가경제지표, 농업요소가격, 경지면 적, 품목별 재배면적, 단수, 생산량, 소비량, 농가판매가격, 도매가격, 소비자 가격 등 실측치를 데이터베이스에 갱신하였다. 또한, 2022년 거시변수는 2022년 3분기까지 발표된 실측치를 이용하여 추정하였으며, 2022년 수출입 량과 수출입단가는 2022년 11월까지 수집된 자료를 기반으로 하여 추정한 후 데이터베이스에 갱신하였다.
7) KREI-KASMO 모형의 자료 갱신은 매년 진행되는 작업이므로 이전 보고서 내용과 유사함.
❍ 2021년 성별·연령별 농가인구를 갱신하면서 이농률 행태방정식과 출생률 및 사망률의 전망치를 갱신함으로써 전망 예측력을 높이고자 하였다.
- 농가인구전망모형은 농림어업총조사 결과가 공표되는 5년 단위로 농가인구 에 영향을 미치는 요인이 확정되며, 출생인구, 사망인구, 이농(귀농)인구의 전 망치도 5년 단위로 도출된다.
- 2021년 농림어업조사의 공표치로 업데이트하고, 성별·연령별 이농(귀농) 률 행태방정식을 최근 추이를 고려하여 갱신하였다. 또한 통계청에서 추계 한 성별·연령별 출생률 및 사망률의 전망치로 갱신함으로써 전망 예측력을 높이고자 하였다.
2.2. 모형 개선
2.2.1. HSK 코드 갱신
❍ 품목별 수입량, 수입단가 계산에 사용되는 HSK 코드 세번의 포괄 범위를 검토 하고 갱신하였다.
- 현재 KREI-KASMO에서 품목별 사용하고 있는 HSK 코드와 aT, 농림축 산식품부에서 사용하는 품목별 HSK 코드를 비교한 결과 서로 취급하는 세 번과 구분 방식의 차이가 나타났다.
- aT 구분 방식을 기준으로 검토한 결과 KREI-KASMO에서 사용하고 있는 HSK 코드 세번이 오분류되었거나, 누락된 세번이 있음을 확인하였다.
- HSK 코드 세번을 품목별로 구분하는 기준을 aT에 맞춰 수정하였으며, 일부 신선 상품만을 대체제로 취급하는 품목에 대해서는 독자적인 기준으로 분류 하였다.
- 2022년 업데이트된 HSK 코드 세번을 확인하고, 기존 세번과 매칭하여 각 품목별 새롭게 추가된 세번을 반영하였다.
<표 2-3> KREI-KASMO에서 활용하는 품목별 HSK 코드 수정 내역
품목 수정 전
코드 개수
수정 후
코드 개수 수정 내역
양파 4 6 신규: 2
대파 2 3 신규: 1
쪽파 3 4 신규: 1
생강 5 11 누락: 6
토마토 1 3 신규: 2
열대과일 - 0810류 12 9 중복: 3
단감 3 2 오분류: 1
닭고기 19 22 신규: 3
음용유 - 2 모형 구조 개선으로 인한 신규 추가
홍차 - 2 모형 구조 개선으로 인한 신규 추가
약용작물 18 77 신규: 2, 누락: 57
양잠업 23 31 신규: 2, 누락: 6
과자류 35 37 신규: 1, 누락: 1
식물성유지 94 100 신규: 6
기타 조제 농산물 110 112 신규: 2
주류 49 50 누락: 1
과실 가공품 55 56 누락: 1
그 외 기타 농축산물 608 629 신규: 19, 누락: 3, 중복: 1
기타 신선채소 31 32 신규: 1, 누락: 1, 중복: 1
채소류 가공식품 33 34 누락: 1
자료: 저자 작성.
❍ 차 부문 수입 품목 정리
- 기타 수입 품목으로 빠져 있는 홍차 세번(0902.30.0000, 0902.40.0000) 을 차에 포함하고 수입 자료 구조를 ‘녹차+마테’에서 ‘녹차+마테+홍차’의 형식으로 변경하였다.
❍ 농업총량지표 및 농가경제지표 산출식 구조 변경
- 기존의 항등식 구조의 경우 확률적 모형과 연계하기에 불편하며, 전망치 도출 작업에서도 효율성이 떨어졌기 때문에 산출식을 행태방정식 형태로 구현하여 편의성을 증진하였다.
2.2.2. 쇠고기 수입량 전망 구조 변경
❍ 쇠고기 수입량 자료에서 기타 국가 전망 방식을 수정하였다.
- KREI-KASMO에서 쇠고기 수입량은 미국산, 호주산, 기타산으로 구분하 고 있으며, 기타산은 다시 뉴질랜드, 캐나다, 멕시코, EU, 칠레, 중국, 일 본, 싱가포르, 말레이시아, 아르헨티나, 우루과이, 기타산으로 구분하였다.
- 기타산 쇠고기의 전망치는 기타에 포함되는 세부 국가를 각각 전망한 값의 합으로 나타내었으나, 이러한 방식은 수입량이 굉장히 적은 국가가 과추정 되는 경향이 있어 기타산 쇠고기 전체를 전망하고 기타산 내 하위 국가들의 최근 5개년 절사 평균을 기준으로 가중치를 계산하여 전망하였다.
2.2.3. 낙농 모형 구조 변경
□ 낙농 모형 구조 변경의 필요성
❍ 현행 제도는 개선된 부분이 있어 KREI-KASMO에 구현된 방식과 상이한 부 분이 존재한다.
- 잉여 원유 차등가격제는 현재 초과 원유가격을 리터당 100원으로 정하고 있고, 낙농가에서도 월간 생산량으로는 버퍼 물량 이상의 잉여 원유가 있 지만 연간 생산량에서는 상충되어 잉여 원유량이 크게 발생하지 않는다.
- 원유가격 연동제는 2017년 변동원가에 물가상승률을 제거하여 물가상승 률이 이중 반영되는 점이 개선되었고 인센티브를 도입하는 방식으로 변경 되었다.
- 따라서 현행 낙농 제도로 모형 구조를 갱신하고 유의미하지 않은 잉여 원유 차등가격제 구조를 제거하여 KREI-KASMO 낙농 부분을 간소화했다.
❍ 원유가격 결정 체제를 기반으로 낙농 수급 모형을 재구축하였다. 원유는 저장 성이 없는 제품이며, 단기적인 생산조절이 어려울 뿐만 아니라 원유의 계절적 인 수급불균형이 존재하기 때문에 낙농가는 단기적인 수요변화에 탄력적으 로 대응하기 어렵다. 이러한 이유로 원유가격이 생산비를 보상하지 못하는 경 우 생산 기반이 불안정해질 수밖에 없는 구조이며 이전부터 정부의 고시 또는 관계자들의 협상으로 원유가격이 결정되었다.
- 2013년 이후에는 원유가격 연동제를 시행하였으며, 현재는 몇 차례 제도 개선을 통해 원유기본가격 + 인센티브(유성분 함량, 위생 등급)의 형태로 가격이 산정되고 있다.
- KREI-KASMO에 현행 제도를 적용하여 불필요한 자료를 삭제하고 가격 산 정 방식을 변경하였으며, 음용유와 관련된 밀크, 크림 세번(0401.10.0000, 0401.20.0000)을 수입 품목에 추가하였다.
❍ 잉여 원유 차등가격제는 원유 생산과잉 상황이 지속되어 도입된 제도로 낙농 진흥회가 구매한 잉여 원유에 대해 가격을 차등화함으로써 원유와 유제품의 수급 및 가격을 안정시키기 위해 시행된 제도이다.
- 기존 KREI-KASMO는 버퍼 물량을 6%로 설정하여, 생산량이 기준 원유 생산량의 106% 이하면 정상가격을 초과 원유가격으로 하고 106~117%인 경우 정상가격의 70%를 초과 원유가격으로 하며, 117% 이상이면 초과 원 유가격을 수입(국제) 가격과 동일한 가격으로 한다.
❍ 원유가격 연동제는 단기적인 수요변화에 탄력적으로 대응하기 힘든 낙농가 를 보호하기 위해 생산비를 감당할 수 있는 가격으로 원유가격을 책정하는 제 도이며, 매년 조정 협상위원회를 통해 원유 기본가격을 산출한다.
- 기존 KREI-KASMO는 원유 기본가격을 기준원가와 변동원가를 구분하여 기준원가는 생산비 증감액을 통해 산출하고 변동원가는 물가상승률을 반 영하였다.
□ 낙농 모형 구조 변경 사항
❍ 낙농가 원유가격은 ‘원유 기본가격 + 인센티브’로 이루어지며, 인센티브는 유성분 함량과 위생 등급에 따라 결정된다.
- 유성분 함량은 유지방과 유단백 함량을 의미하며, 유지방 함량은 12구간, 유단백 함량은 4구간으로 나누어 차등 지급한다.
- 위생 등급은 체세포수와 세균수로 결정하며, 5등급으로 나누어 인센티브 를 책정한다.
❍ 인센티브 산출방식을 반영하기에는 낙농가의 성분 자료가 없고 전망 방식이 복잡해지므로 농가당 평균 원유수취가격과 원유 기본가격을 이용하여 인센 티브를 산출하였다.
- 농가당 평균 원유수취가격은 낙농진흥회 자료를 사용하였으며, 전망치는 원유 기본가격과 인센티브 전망치의 합으로 계산하였다.
- 원유 기본가격은 낙농진흥회에서 공시하는 가격을 사용하였으며, 전망치 는 전년도 원유 기본가격에 1리터당 생산비 차를 합하여 계산하였다.
- 인센티브는 농가당 평균 원유수취가격과 원유 기본가격의 차로 계산하였 으며, 전망치는 전년도와 동일하다고 가정하였다.
❍ 낙농 농판가격 행태방정식의 설명변수로 농가당 평균 원유수취가격을 사용 하여 리터당 가격을 kg당 가격으로 변환하였으며, 낙농 농판가격 변수는 낙 농 모형 행태방정식 전반에 활용하였다.
- 낙농 농판가격 행태방정식은 농가당 평균 원유수취가격과 우유 및 유제품 소비자 가격지수로 추정하였으며, 행태방정식을 통해 낙농 농판가격 전망 치를 산출하였다.
- 낙농 농판가격은 젖소 도축마릿수, 인공수정두수, 유제품 생산량의 설명변 수로 사용되었다.
<표 2-4> 유성분 함량별 가격
유지방 유단백
함량(%) 가격(원/ℓ) 함량(%) 가격(원/ℓ)
3.0 이하 -103.00
3.0 미만 0.00
3.1 -41.20
3.2 -30.90
3.0 4.00
3.3 -20.60
3.4 -10.30
3.5 0.00
3.1 11.65
3.6 10.30
3.7 20.60
3.8 30.90
3.2 이상 19.41
3.9 41.20
4.0 51.50
4.1 이상 56.65
자료: 낙농진흥회(2022). 원유가격산정체계 안내 및 유대조견표.
<표 2-5> 위생등급별 가격
체세포수 세균수
등급 구간(㎖당) 가격(원/ℓ) 등급 구간(㎖당) 가격(원/ℓ)
1등급 20만 미만 52.69 1A등급 3만 미만 52.53
2등급 20만~35만 미만 39.25 1B등급 3만~10만 미만 36.05
3등급 35만~50만 미만 0.00 2등급 10만~25만 미만 3.09
4등급 50만~75만 이하
원유 기본가격, 다른 항목(세균수, 유성분) 등급과 관계없이 잉여 원유(탈지분유) 판매가격
지급
3등급 25만~50만 이하 -15.45
5등급 75만 초과 4등급 50만 초과
원유 기본가격, 다른 항목(세균수, 유성분) 등급과 관계없이 잉여
원유(탈지분유) 판매가격 지급 자료: 낙농진흥회(2022). 원유가격산정체계 안내 및 유대조견표.
2.3. 적합성 제고
❍ 모형에 도입된 정책변수, 외생적 경제변수, 품목별 수요·공급 관련 충격(shock) 등 가상적 시나리오를 설정하고 시뮬레이션을 수행함으로써 (시장) 충격에 따 른 모형의 반응 정도 및 방향성 등을 지속적으로 검토하였다.
❍ 기체결 FTA 개선협상과 TPP, RCEP 등 신규협상과 관련된 시나리오를 관련 연구과제와 연계하여 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 모형의 FTA 효과 분석 능력을 개선하기 위하여 품목별 수급 구조의 검토, HS code를 세분한 수입 수요 함수 개발 등 개선사항을 발굴하였다.
3. KREI-KASMO 2022 주요 활용
3.1. 농업 및 농가경제 전망
❍ KREI-KASMO 2021 모형 추정치에 대해 농업관측본부의 품목관측팀과 협 의하여 주요 품목에 대한 2022~2031년 수급 및 가격 전망치를 도출하였다.
이를 바탕으로 농업총량 및 농가경제지표 전망치를 산출하였으며, 2022년 1 월 ‘농업전망 2022’에 제시하였다.
❍ 2021~2022년 자료의 실측치와 2022년 농식품 교역자료의 추정치 갱신, 국 내외 거시경제지표 전망치 갱신, 국제곡물 및 유가 전망치 갱신, 농가구입가 격지수 전망치 갱신 등으로 2023~2032년 주요 품목과 농업총량 및 농가경 제지표 전망치를 도출하여 ‘농업전망 2023’에서 발표할 계획이다.
3.2. 정책분석 지원
❍ 밭 재배 콩에 직불금을 지급 시 품목 간의 파급영향을 KREI-KASMO 모형을 이용하여 분석하였다.
- 현재 논 재배 콩에 대해서만 직불금이 지급되는 상황으로 밭 재배 콩에 직불 금을 지급 시 콩 및 타 품목에 주는 파급영향을 분석하였으며, 밭 콩의 재배 면적 비율은 전체의 80.5%인 것으로 가정하였다.
- 2021년 직불금 지급 시 2022년 파급영향을 분석하였으며, 1ha당 50만 원, 100만 원, 150만 원을 지급하는 세 가지 시나리오로 분류하였다.
- 분석 결과, 쌀, 건고추, 콩, 옥수수, 고구마에서 파급효과가 나타났으며, 콩
은 2022년 재배면적이 4.3~18.3% 증가하고, 농가판매가격은 2.9~11.5%
하락할 전망으로 나타났다. 쌀, 건고추, 옥수수, 고구마는 생산 대체재인 콩의 영향으로 2022년 재배면적이 감소하고 농가판매가격은 상승할 전망 으로 나타났다.
❍ KREI-KASMO를 활용하여 난방용 등유가격 상승에 따른 산업 영향을 분석 하였다.
- 2022년 영농광열비가 50%, 100%, 150%, 200% 상승하고, 2023년은 2022년 가격이 유지된다고 가정할 때 토마토, 파프리카, 딸기, 오이, 풋고 추, 애호박, 가지, 화훼류의 생산비와 재배면적, 생산량, 도매가격의 변화 를 분석하였으며, 각 품목의 22년, 23년 단수는 감소한다고 가정하였다.
- 2022년 생산비 증가로 인해 2023년 대다수 품목들의 재배면적은 베이스 라인 대비 감소하였으나, 토마토, 딸기의 경우 생산 대체제의 재배면적 감 소 영향으로 재배면적이 증가하였다. 2022년과 2023년 생산량은 베이스 라인 대비 감소하였으며, 그로 인해 도매가격은 상승하였다.
❍ 파프리카 유통협약(시장격리)의 가격지지 등 경제적 효과를 확인하기 위해 KREI-KASMO에 기반한 사후영향평가 방법론을 사용하여 분석하였다.
- 유통협약(시장격리) 미시행을 시나리오로 상정하고, 유통협약 미시행에 따 른 가락시장 반입량 증가 시 가격 하락분을 유통협약의 가격지지 효과로 정 의하였으며, 가격 하락 효과는 파프리카의 자체 가격신축성 계수를 이용하 여 추정하였다.
- 2015년부터 월별 가락시장 거래실적(거래량, 거래단가 등), 연도별 생산 량, 유통협약(시장격리) 실적자료를 이용하여 분석하였다. 파프리카 자체 가격신축성 계수는 –0.952로 윤종열 외(2021)에서 제시한 방법을 참고하
였고, 시나리오는 시장격리 시기를 기준으로 월별 격리물량을 산출하여 설 정하였다.
- 분석 결과, 파프리카 유통협약(시장격리)으로 연평균 기준 2020년에는 2.8%
(99원/kg), 2019년에는 5.4%(162원/kg) 수준으로 파프리카 가격을 지지 한 것으로 분석되었다.
❍ 유가, 원자재비 상승 등으로 나타나는 영농재료비에 대한 구매 부담 효과를 확인하기 위해 비료비와 농약비의 상승이 농산물 가격과 농가소득에 미치는 영향효과를 분석하였다.
- 2022년 재료비의 농가구입가격 부담이 작년 대비 50~100% 상승함을 기 준 시나리오로 설정하고, 비료비가 올해보다 5~50%, 농약비는 올해보다 5~30% 상승함을 비교 시나리오로 설정하였다.
- 분석 결과, 농업경영비 상승 이외 다른 요인들의 변화가 없다고 가정할 경 우, 2022년 경종작물 소득은 2021년 전망치에 비해 20% 내외 감소할 것 으로 전망되었다.
- 경종작물 가격 인상률은 영농 형태별 최대 0.5% 내외로 나타났으며, 비료 및 농약비의 인상 요인에 따른 유의미한 농산물 가격 인상 영향은 미미할 것으로 분석되었다.
❍ KREI-KASMO를 통해 콩 재배면적 비중 변화와 단수 변화에 따른 농판가격 변화를 분석하였다.
- 논콩 재배를 장려하여 재배면적이 증가할 때 농판가격의 변화를 분석하였 으며, 논콩의 단수가 밭콩의 단수보다 크기 때문에 이로 인한 단수 변화를 17~21년 평년 단수를 이용하여 계산하였다.
- 2025년과 2027년 재배면적과 단수의 변화를 시나리오로 설정하였으며,
밭콩의 재배면적이 고정일 때, 전체 면적이 전년 대비 30%, 50%, 80% 증 가함에 따른 농판가격의 변화율을 확인하였다.
- 논콩 재배면적 증가로 인한 단수 증가로 생산량이 증가하여 농판가격은 감 소하였으며, 25년과 27년 농판가격 변화율은 2025년 재배면적 변화 기준 각각 7.10~15.22%, 7.41~16.02% 하락하였다.
❍ 우리나라의 경제성장률 하락에 따른 수요기반의 약화 및 영향효과를 파악하 기 위해 최근 경제성장 둔화 정도를 시나리오로 설정하여 농업생산액과 농업 부가가치의 변화 수준을 계측하였다.
- 농업전망을 기준으로 우리나라 GDP 성장률이 3.0%를 유지함을 기준 시 나리오로 설정하고, IMF가 제공한 GDP 성장률 전망치를 기준으로 GDP 성장률이 2.3%, 2.0% 하락함을 비교 시나리오로 설정하였다.
- 분석 결과, GDP 성장률 하락에 따라 농업생산액은 기준 시나리오 대비 0.55%(재배업 0.22%, 축산업 1.00%), 0.78%(재배업은 0.31%, 축산업 1.44%) 감소할 것으로 나타났다.
- 농업부가가치는 GDP 성장률 하락에 따라 기준 시나리오 대비 0.81%(재 배업 0.31%, 축산업 2.72%), 1.16%(재배업 0.44%, 축산업 3.91%) 감소 할 것으로 나타났다.
❍ 주산지 기상악화 및 공급망 차질 우려로 인한 국제 곡물 가격변화에 따른 농 산물 수급 파급 효과 및 농업 분야 영향효과를 계측하기 위해 KREI-KASMO 를 활용하여 분석하였다.
- 2020년대 초반까지 안정세를 보였던 국제 곡물 가격이 2020년 후반부터 주산지 기상악화와 공급망 차질 우려 등으로 상승하기 시작하였으며, 러시 아-우크라이나 전쟁에 따른 수출 규제 여파로 2022년 초부터 급격한 상승
